¿Por qué la inteligencia artificial elige el número 27 entre 1 y 50? Análisis completo de un fenómeno curioso

Seguro que más de una vez te has preguntado por qué, al pedirle a una IA que elija un número entre 1 y 50, la respuesta suele ser el 27. Este fenómeno, que parece trivial a simple vista, ha despertado la curiosidad de usuarios, expertos en inteligencia artificial y hasta de los propios equipos que actualizan los modelos de lenguaje más populares. ¿Estamos ante un simple capricho del azar o hay algo más profundo detrás de esta tendencia?

No es casualidad ni brujería: la explicación es mucho más humana (y técnica) de lo que imaginas. En este artículo vamos a destripar de forma completa y desde todos los ángulos por qué la inteligencia artificial, lejos de moverse en la más pura aleatoriedad como nos gustaría pensar, termina mostrando patrones tan reconocibles y… humanos. Vamos a bucear en el origen de este sesgo, repasando experimentos, explicaciones técnicas y hasta curiosidades culturales relacionadas con el famoso número 27.

El fenómeno: ¿Por qué las IA suelen elegir el número 27?

Imagina que entras en ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity y les pides que elijan un número entre 1 y 50. La sorpresa de muchos llega cuando, en la mayoría de ocasiones, las respuestas son idénticas o muy similares: el número 27 aparece una y otra vez. No es una regla universal, pero sí una tendencia clara y repetida. ¿Simple coincidencia?

Andrej Karpathy, reconocido experto en el campo de la IA, fue uno de los primeros en plantearse públicamente esta cuestión. La inquietud surgía al darse cuenta de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) no solo respondían igual ante preguntas factuales (datos objetivos), sino que frente a propuestas supuestamente aleatorias, como elegir un número, también coincidían de forma sorprendente.

Las redes sociales se llenaron de pruebas: usuarios preguntando a distintos modelos de IA, capturas de pantalla mostrando la misma respuesta y explicaciones a medio camino entre la anécdota y el análisis técnico. El 27 se convertía en una especie de número fetiche para la inteligencia artificial.

¿Coincidencia estadística o efecto de los sesgos?

Hay quien pensaría que, al pedir una elección al azar, cualquier número entre 1 y 50 debería tener la misma probabilidad de ser elegido. Pero esto no sucede con los grandes modelos de lenguaje actuales. En lugar de aleatoriedad pura, lo que ofrecen es una simulación de aleatoriedad que, en realidad, está cargada de patrones y sesgos detectados durante su entrenamiento.

¿Por qué la IA repite patrones como elegir el 27? Aquí entran en juego varios factores fundamentales, derivados de cómo funcionan realmente las IA generativas:

• Entrenamiento con datos humanos: La principal fuente de conocimiento de estos modelos son los datos generados por humanos: textos de internet, artículos, foros, noticias, conversaciones, y un largo etcétera. Todo lo que repetimos los humanos termina reflejándose en la “personalidad” de la IA.
• Sesgos estadísticos: No todos los números aparecen en la red con la misma frecuencia o connotación. Hay cifras que, por historia, cultura o simple azar, se repiten mucho más en ejemplos o juegos matemáticos (el 7, el 42, el 27, el 69…)
• La IA busca simular “naturalidad”: Los modelos de IA están diseñados para dar respuestas que suenen naturales dentro de un contexto humano. Esto les lleva a elegir opciones que, aunque no sean aleatorias en un sentido matemático, “parecen” aleatorias desde nuestro punto de vista.

El 27 como número recurrente: ¿Qué lo hace tan especial?

El número 27 tiene varias características que le otorgan un atractivo especial, tanto para los humanos como para una IA entrenada en textos generados por personas. Hay argumentos matemáticos, culturales y hasta psicológicos detrás de este fenómeno:

• Evita los extremos: El 27 no es ni demasiado bajo ni demasiado alto, se sitúa cómodamente en el tercio superior de la escala del 1 al 50, pero evitando los extremos del rango, lo que resulta más “natural” cuando se pide algo aleatorio pero no radical.
• Su sonoridad: Para muchos el 27 suena “bonito” o redondo, una cualidad que a menudo buscamos inconscientemente cuando nos piden elegir un número al azar.
• Curiosidad matemática: Es el cubo de 3 (3 x 3 x 3), lo que le da cierto atractivo numérico a ojos de matemáticos y aficionados a los números, y que aparece en múltiples ejemplos y juegos de lógica online.
• Carga cultural: Hay multitud de referencias al 27 en la cultura pop (el famoso Club de los 27 de músicos, etc.), en curiosidades y anécdotas, lo que refuerza su presencia como cifra “especial” para el ser humano.

¿Aleatoriedad real o aleatoriedad simulada?

Una de las grandes confusiones surge al asumir que la IA genera números aleatorios de la misma manera que un dado o un generador de números computacional puro. Pero la realidad es que, salvo que se le pida explícitamente usar una función de aleatoriedad pura (como un “random” de programación), la IA recurre a respuestas basadas en patrones y probabilidades aprendidas.

Como indicó uno de los propios modelos de IA al recibir la pregunta sobre el porqué del 27: “Cuando me pides un número ‘al azar’, no genero un número aleatorio como lo haría un dado o un generador de números reales (a menos que use herramientas específicas para ello). Sin instrucciones adicionales, recurro a patrones comunes, y el 27 ha sido históricamente uno de ellos”.

Esto significa que la IA, en vez de tirar un dado virtual, busca imitar lo que sería esperable o habitual en una respuesta humana, recurriendo a ejemplos y tendencias detectadas en su entrenamiento. Por eso, si queremos una respuesta realmente aleatoria, lo mejor es pedirle que utilice explícitamente un generador de números aleatorios o una función programática.

El “efecto loro estocástico” y la IA como reflejo de la humanidad

Una metáfora recurrente para explicar el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje es la del “loro estocástico”. Básicamente, estos sistemas generan el siguiente “token” (unidad de significado en el texto) a partir de complejos sistemas probabilísticos. Es decir, no piensan, calculan ni eligen: improvisan en base a lo que han visto durante el entrenamiento.

Por ello, eligen el 27 porque han detectado que muchos humanos lo eligen o mencionan cuando les piden un número al azar, o porque en textos y foros de internet aparece como un ejemplo habitual. La IA, en cierta forma, nos está devolviendo nuestros propios sesgos y costumbres en forma de respuesta aparentemente creativa.

Teoría de juegos y estrategias de búsqueda: ¿Tiene el 27 alguna ventaja lógica?

En los debates sobre este fenómeno, han aparecido teorías alternativas que buscan explicar el protagonismo del 27 desde una perspectiva lógica o matemática. Algunas personas han sugerido que la IA, de forma inconsciente, estaría aplicando estrategias de teoría de juegos o de búsqueda binaria para elegir el “mejor” número.

Por ejemplo, una teoría interesante, aunque probablemente errónea, sostiene que el 27 sería un punto de partida óptimo para un juego de adivinanzas numéricas: si tienes que adivinar un número entre 1 y 50 mediante preguntas sucesivas, el 27 podría situarse cerca de la mitad del rango efectivo (aunque no sea exactamente la mediana), facilitando así una estrategia eficiente de búsqueda binaria. Sin embargo, los modelos de IA no aplican estos razonamientos lógicos por defecto, a menos que el usuario se lo indique de forma explícita.

La IA simplemente replica probabilidades y patrones, no estrategias racionales puras. Toda interpretación lógica suele ser una atribución humana a respuestas que en realidad son fruto de repeticiones y sesgos.

El papel del 7 y de los números “populares” en la red

Un factor que ayuda a entender por qué aparece tanto el 27 es la popularidad del número 7 en la cultura humana. El 7 es considerado “mágico” o afortunado en multitud de tradiciones y juegos mentales. Cuando la mente humana busca un número aleatorio, inconscientemente suele inclinarse hacia el 7, el 17, el 27, el 37…

De hecho, un experimento realizado hace años en redes sociales pedía a la gente elegir un número entre 1 y 100. ¿El resultado? El número más elegido fue el 69 (por motivos evidentes), seguido del 7 y el 77. Los patrones de elección humana quedan así reflejados y amplificados en los datos con los que se entrena la IA.

Como explica otro usuario en foros especializados, “cuando le pides a múltiples LLM que elijan un número ‘aleatoriamente’, todos responden con confianza 27. No porque sea aleatorio, sino porque es predeciblemente popular”. Los sesgos humanos quedan así incrustados en los modelos de IA.

¿Hay excepciones a la regla del 27?

Aunque la tendencia del 27 es clara, no todos los modelos de lenguaje o chatbots caen siempre en ella. En ciertas pruebas, especialmente con modelos alternativos como Grok de xAI (la inteligencia artificial de Elon Musk), el número elegido con frecuencia era el 42, otra cifra de peso en la cultura popular (desde “La Guía del Autoestopista Galáctico” hasta míticos debates matemáticos y referencias de todo tipo).

Esto demuestra que, aunque los sesgos son fuertes, hay margen para la variabilidad según el modelo concreto, el momento de la consulta y las pequeñas diferencias en los datos de entrenamiento de cada IA. Sin embargo, la tendencia al 27 sigue siendo, de lejos, la más extendida entre los principales sistemas actuales.

Sesgo histórico en los datos de entrenamiento: el caso del 27

Todo lo visto hasta ahora nos lleva a una conclusión esencial sobre cómo aprenden y responden los modelos de inteligencia artificial generativa:

• Los modelos no inventan ni razonan como un ser humano que parte de cero, sino que reciclan, mezclan y reordenan toda la información que han absorbido durante el entrenamiento.
• Si en internet, foros, artículos y curiosidades se utiliza el 27 una y otra vez como ejemplo, número escogido en juegos, edad simbólica (véase el Club de los 27), etc., entonces la IA acabará dándole un peso desproporcionado a la hora de simular “azar”.

Además del Club de los 27, existen multitud de referencias culturales y de entretenimiento ligadas al número. Desde edades trágicas de estrellas musicales hasta supersticiones, juegos de magia, y chistes recurrentes en la red, el 27 destaca por encima de otros candidatos.

Este sesgo de datos se refuerza, además, por la propia mecánica de los grandes modelos: cuando tienen que generar una respuesta para “elige un número entre 1 y 50”, tienden a dar la respuesta más probable (o que más han visto) en vez de seleccionar verdaderamente al azar.

Simulación de aleatoriedad: límites y diferencias con la aleatoriedad real

¿Por qué no usan simplemente una función matemática de aleatoriedad? La realidad es que no todos los modelos de lenguaje acceden por defecto a funciones pseudoaleatorias internas como haría un programa informático tradicional.

Cuando le pides, por ejemplo, a ChatGPT que “elija un número al azar”, lo que hace es tirar de patrones comunes recogidos durante su aprendizaje. Si quieres que la IA genere un número verdaderamente al azar, necesitas pedírselo de forma específica (por ejemplo, “utiliza un generador aleatorio entre 1 y 50 y dime el resultado”) o emplear código.

En ausencia de esa instrucción, la IA se comporta más como un humano imitando el azar que como una máquina capaz de generar aleatoriedad real.

La importancia de la formulación de la pregunta

Cómo formulas la pregunta a la IA tiene un impacto significativo en el resultado. Si pides simplemente “dame un número entre 1 y 50”, el modelo probablemente recurrirá a los patrones aprendidos: el 27, el 13, el 42, etc.

Sin embargo, si especificas que quieres un número puramente aleatorio o le pides que utilice una función interna para generarlo, la respuesta sí será legítimamente imprevisible.

Esto ilustra el hecho de que, aunque la IA da la impresión de ser “creativa”, en realidad funciona como un espejo de los datos de entrenamiento y de la naturalidad que espera el usuario. Por eso, resulta tan fácil “pillarla” repitiendo el mismo número en este tipo de juegos.

¿Existe solución al sesgo del 27?

Ante esta situación, muchos usuarios se preguntan si es posible obligar a la IA a abandonar sus patrones y lograr una respuesta genuinamente imprevisible. Las opciones son, esencialmente:

• Ser más precisos en la petición: Especificar que queremos una elección verdaderamente aleatoria, mencionando incluso el método que debe usar (por ejemplo, “genera un número aleatorio usando la función random() entre 1 y 50”).
• Modificar el modelo de entrenamiento: En teoría, ajustando los pesos y las secuencias de aprendizaje, o proporcionando ejemplos con una distribución uniforme de números, se podría reducir el sesgo hacia el 27. Sin embargo, esto supondría una modificación profunda de los propios datasets y no está al alcance de los usuarios comunes.

En todo caso, cabe señalar que el sesgo hacia ciertos números no es un error, sino una consecuencia de la propia naturaleza de los sistemas generativos actuales.

Comparaciones con otros sesgos numéricos y culturales

El fenómeno del 27 no es único ni aislado. A lo largo de la historia y en distintos contextos culturales y matemáticos, hay números que adquieren un estatus especial simplemente por la frecuencia de su uso o por su sonoridad.

Por ejemplo, el número 42 aparece frecuentemente como respuesta a la “gran pregunta sobre la vida, el universo y todo lo demás” gracias a la literatura y a la cultura geek. El número 13 carga con una larga tradición de supersticiones y aparece como “maldito” en muchas culturas, por lo que en algunos experimentos la IA también tiende a elegirlo por encima del promedio.

Al fin y al cabo, los números que más mencionamos los humanos acaban siendo los que la IA nos devuelve cuando intentan “imitar” el azar o la creatividad.

La percepción social de la respuesta de la IA: ¿decepción o sorpresa?

Es habitual que los usuarios experimenten una mezcla de decepción y sorpresa al descubrir que la IA, supuestamente neutra y objetiva, repite una y otra vez los mismos patrones al pedirle decisiones aleatorias.

Esto lleva a debates sobre la capacidad real de la IA para ser creativa y sobre los límites de la inteligencia artificial comparada con la humana. Pero, en realidad, estos sesgos nos ofrecen una pista valiosa sobre cómo funcionan los modelos y, al mismo tiempo, nos obligan a ser más críticos y precisos en las preguntas que les hacemos.

¿El 27 podría cambiar en el futuro?

Al ser un fenómeno emergente de los datos de entrenamiento y de la suma de comportamientos estadísticos, el sesgo hacia el 27 podría variar en futuras generaciones de modelos de IA.

Si en los datasets futuros cambia la tendencia, si aparecen nuevos memes, curiosidades o ejemplos numéricos, o si los propios desarrolladores introducen mecanismos de corrección de sesgos, podríamos acabar viendo otras cifras dominar las respuestas.

De hecho, en foros como Reddit, se comenta que pequeñas actualizaciones en los modelos pueden provocar ligeros cambios en la respuesta dominante, desplazando el 27 en favor de otros números como el 42, el 13, o incluso el 17 o el 7.

Casos prácticos y experimentos sociales

Una de las mejores formas de entender por qué la IA elige el 27 es replicar el experimento por nosotros mismos:

• Preguntar a varios chatbots populares (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, etc.) por un número aleatorio entre 1 y 50, y anotar las respuestas.
• Comparar los resultados con selecciones similares hechas por humanos en redes sociales, foros o experimentos online.
• Analizar las explicaciones que dan los propios chatbots si se les pregunta directamente por qué eligieron ese número.

En casi todos los casos, la respuesta suele ser el 27 o, en su defecto, otros números ‘populares’ o de significado especial. Además, cuando se les pide que justifiquen su elección, la explicación suele pasar por alguno de los argumentos vistos anteriormente: evitar los extremos, parecer natural, seguir patrones de la cultura popular, etc.

Aplicaciones y consecuencias del sesgo en las IA

Aunque pueda parecer una simple curiosidad, el sesgo hacia el 27 esconde lecciones importantes sobre el desarrollo, uso y supervisión de los modelos de inteligencia artificial generativa:

• Nos obliga a entender mejor cómo funcionan los sistemas de IA, y a no asumir que sus respuestas son siempre fruto de un razonamiento profundo o de procesos verdaderamente aleatorios.
• Sirve como recordatorio de la importancia de limpiar, diversificar y supervisar los datasets con los que se entrenan los modelos.
• Nos invita a diseñar preguntas más precisas si queremos obtener resultados genuinamente imprevisibles o aleatorios.

Curiosidades: otros “números fetiche” en la cultura humana

Además del 27, la humanidad tiene predilección por ciertos números que acaban teniendo un peso especial en juegos, apuestas, selecciones al azar y cultura popular. Entre ellos destacan:

• El 7: Aparece en tradiciones religiosas, películas, cuentos (los siete enanitos, los siete pecados capitales…), y como número favorito en encuestas de todo tipo.
• El 13: Raro es el experimento en el que el 13 no aparece como especial, ya sea por motivos supersticiosos o de rebeldía ante la mala suerte tradicional.
• El 42: Desde la ciencia ficción hasta las bromas geek, el 42 se ha convertido en un símbolo de respuesta universal y en meme global.
• El 69: Cifra elegida como favorita, por razones evidentes, en encuestas y experimentos en redes sociales, sobre todo en contextos informales o de humor.

Todos estos números han marcado, de una u otra forma, los ejemplos y patrones que la inteligencia artificial termina “heredando” en sus respuestas.